(57)【要約】【課題】  偽微小石灰化陰影の検出を削減して微小石灰化陰影の検出性能を向上させる。【解決手段】  微小石灰化陰影の候補点１２０を検出し、検出された候補点１２０が近傍領域内に連なって表れる候補点群１２１を石灰化クラスタとして抽出する。抽出された石灰化クラスタに含まれる候補点群１２１の分布の形状に基づいて、該候補点群１２１が線状石灰化陰影であるか否かを判定する。【選択図】          図３
2005177037.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像から微小石灰化陰影の候補点を検出する候補点検出ステップと、
前記検出された候補点が近傍領域内に連なって表れる候補点群を石灰化クラスタとして抽出する石灰化クラスタ抽出ステップと、
前記抽出された石灰化クラスタに含まれる候補点群の分布の形状に基づいて、該候補点群が線状石灰化陰影であるか否かを判定する判定ステップとを備えたことを特徴とする石灰化陰影判定方法。
【請求項２】
前記判定ステップが、
前記抽出された石灰化クラスタに含まれる候補点群の座標値に基づいて主成分分析を行う主成分分析ステップと、
該主成分分析により得られた主軸の分散λ１と副軸の分散λ２との分散比（λ１/λ２またはλ２/λ１）を求める分散比算出ステップとからなり、
前記分散比λ１/λ２が所定の値以上または前記分散比λ２/λ１が所定の値以下の場合には、前記候補点群が線状石灰化陰影であると判定するものであることを特徴とする請求項１記載の石灰化陰影判定方法。
【請求項３】
前記判定ステップが、
前記抽出された石灰化クラスタに含まれる候補点群の座標値に基づいて主成分分析を行う主成分分析ステップと、
該主成分分析により得られた主軸の分散λ１と副軸の分散λ２との分散比（λ１/λ２またはλ２/λ１）を求める分散比算出ステップとからなり、
前記分散比λ１/λ２が所定の値以上または前記分散比λ２/λ１が所定の値以下であって、前記石灰化クラスタに含まれる候補点群の個数が所定の値以上のときに、該候補点群が線状石灰化陰影である判定するものであることを特徴とする請求項１記載の石灰化陰影判定方法。
【請求項４】
前記判定ステップが、
前記判定の後に、線状石灰化陰影であると判定した候補点群を前記微小石灰化陰影の候補点から削除するものであることを特徴とする請求項１から３いずれか記載の石灰化陰影判定方法。
【請求項５】
医用画像から微小石灰化陰影の候補点を検出する候補点検出手段と、
前記検出された候補点が近傍領域内に連なって表れる候補点群を石灰化クラスタとして抽出する石灰化クラスタ抽出手段と、
前記抽出された石灰化クラスタに含まれる候補点群の分布の形状に基づいて、該候補点群が線状石灰化陰影であるか否かを判定する判定手段とを備えたことを特徴とする石灰化陰影判定装置。
【請求項６】
コンピュータに、
医用画像から微小石灰化陰影の候補点を検出する候補点検出ステップと、
前記検出された候補点が近傍領域内に連なって表れる候補点群を石灰化クラスタとして抽出する石灰化クラスタ抽出ステップと、
前記抽出された石灰化クラスタに含まれる候補点群の分布の形状に基づいて、該候補点群が線状石灰化陰影であるか否かを判定する判定ステップとを実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被写体の放射線画像上に表れる石灰化の陰影を判定する方法、装置およびその方法を実行するためのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、医療分野においては、被写体の放射線画像を読影して病変部を発見し、またその病変部の状態を観察して、疾病の有無や進行状況の診断を行うことが一般的に行なわれている。しかしながら、放射線画像の読影は読影者の経験や画像読影能力の高低によって左右され、必ずしも客観的なものとはいえなかった。
【０００３】
例えば、乳癌の検査を目的として撮影されたマンモグラフィ（乳房を被写体とした診断用放射線画像）においては、その画像から癌化部分の特徴の一つである腫瘤陰影や微小石灰化陰影等の異常陰影を検出することが必要であるが、読影者によっては必ずしも的確にその異常陰影を判定することができるとは限らない。そのため、読影者の技量に依存することなく、腫瘤陰影や微小石灰化陰影を始めとする異常陰影を的確に検出することが求められていた。
【０００４】
この要望に応えるものとして、診断用画像として取得された被写体の画像データに基づき、その画像データが表す画像中の異常陰影の候補を計算機を用いて自動的に検出する異常陰影候補検出処理システム（計算機支援画像診断装置）が提案されている（例えば、特許文献１、特許文献２）。
【０００５】
この異常陰影候補検出処理システムは、異常陰影の濃度分布の特徴や形態的な特徴に基づいて、異常陰影候補を計算機を用いて自動的に検出するものであり、アイリスフィルタ処理や、モフォロジーフィルタ処理等を用いて異常陰影候補を検出するものである。特に、モフォロジーフィルタ処理は、乳癌の特徴的形態の一つである微小石灰化陰影を検出するのに有効な手法である。
【０００６】
モフォロジーフィルタ処理は、画像信号に対して、検出しようとする微小石灰化陰影よりも大きいサイズの構造要素を用いたモフォロジー演算処理の出力値と所定の閾値とを比較することにより、微小石灰化陰影の候補領域を検出するものである。以下にその概要を述べる。
【０００７】
（モフォロジーの基本演算）
モフォロジー演算処理は一般的にはＮ次元空間における集合論として展開されるが、直感的な理解のために２次元の濃淡画像を対象として説明する。
【０００８】
濃淡画像を、座標（ｘ，ｙ）の点で濃度値ｆ（ｘ，ｙ）に相当する高さをもつ空間とみなす。ここで、濃度値ｆ（ｘ，ｙ）は、濃度が低い（ＣＲＴに表示した場合には輝度が高い）ほど大きな画像信号となる高輝度高信号レベルの信号とする。
【０００９】
まず、簡単のために、その断面に相当する図６に示すような１次元の関数ｆ（ｘ）を考える。モフォロジー演算処理に用いる構造要素ｇは次式（１）に示すように、原点について対称な対称関数
【数１】
2005177037.tif 000003
であり、定義域内で値が０で、例えば、その定義域が下記式（２）であるとする。
【数２】
2005177037.tif 000004
【００１０】
このとき、モフォロジー演算の基本形は式（３）〜（６）に示すように、非常に簡単な演算となる。
【数３】
2005177037.tif 000005
【００１１】
すなわち、上記の例では、ダイレーション（dilation）処理は、注目画素を中心とした、±ｍの幅の中の最大値を検索する処理であり（図６（Ａ）参照）、一方、イロージョン（erosion ）処理は、注目画素を中心とした、±ｍの幅の中の最小値を検索する処理である（同図（Ｂ）参照）。また、オープニング（opening ）処理は最小値探索の後に、最大値を探索することに相当し、クロージング（closing ）処理は最大値探索の後に、最小値を探索することに相当する。オープニング処理は低輝度側から濃度曲線ｆ（ｘ）を滑らかにし、マスクサイズ２ｍより空間的に狭い範囲で変動する凸状の濃度変動部分（周囲部分よりも輝度が高い部分）を取り除くことに相当する（同図（Ｃ）参照）。一方、クロージング処理は、高輝度側から濃度曲線ｆ（ｘ）を滑らかにし、マスクサイズ２ｍより空間的に狭い範囲で変動する凹状の濃度変動部分（周囲部分よりも輝度が低い部分）を取り除くことに相当する（同図（Ｄ）参照）。
【００１２】
ここで、濃度の高いもの程大きな値となる高濃度高信号レベルの信号の場合においては、濃度値ｆ（ｘ）の画像信号値が高輝度高信号レベルの場合に対して大小関係が逆転するため、高濃度高信号レベルの信号におけるダイレーション処理は、高輝度高信号レベルにおけるイロージョン処理（同図（Ｂ）参照）と一致し、高濃度高信号レベルの信号におけるイロージョン処理は、高輝度高信号レベルにおけるダイレーション処理（同図（Ａ）参照）と一致し、高濃度高信号レベルの信号におけるオープニング処理は、高輝度高信号レベルにおけるクロージング処理（同図（Ｄ）参照）と一致し、高濃度高信号レベルの信号におけるクロージング処理は、高輝度高信号レベルにおけるオープニング処理（同図（Ｃ）参照）と一致する。
【００１３】
（石灰化陰影検出への応用）
そこで、石灰化陰影の検出には、原画像を平滑化した平滑化画像を作成し、原画像から平滑化画像を引き去る差分法が考えられる。まず、原画像に微小石灰化陰影よりも大きいサイズの構造要素を用いてモフォロジー演算処理を施すことにより、濃度曲線ｆ（ｘ）を滑らかにして空間的に狭い範囲で変動する凹状の濃度変動部分（周囲部分よりも輝度が低い部分）を取り除いた平滑化画像を作成する。この平滑化画像は原画像の背景画像に相当し、原画像から平滑化画像を引き去ることにより背景画像を除去した微小石灰化陰影の候補を検出することができる。
【特許文献１】特開平８−２９４４７９号公報
【特許文献２】特開平８−２８７２３０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
しかしながら、乳房画像上には石灰化陰影のみならず、乳腺や血管等の線状構造物上に現れる高輝度な点も存在し、上述のモフォロジーフィルタ処理を施して石灰化陰影を検出する場合には、真の石灰化陰影のみならず、乳腺や血管等の線状構造物上に現れる高輝度な点も偽微小石灰化陰影として検出してしまう。
【００１５】
そこで、読影者は検出された陰影が、真の微小石灰化陰影（ＴＰ:true positive）であるか、偽の微小石灰化陰影（ＦＰ：false positive）であるかを、原画像を観察して判別する必要があるが、検出された微小石灰化陰影らしい候補が多数検出されると、読影者の負担が大きく、判別も困難になる。特に、血管の走行に沿って沈着してできる血管沈着石灰化は、線状構造物上に沿って多数現れ、ＦＰの検出率の増加につながるため検出を抑制することが望まれる。
【００１６】
本発明は、上記事情に鑑み、ＦＰの検出を削減してより高性能な石灰化陰影の検出を可能にする石灰化陰影の判定方法、装置およびその方法を実行するプログラムを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明の石灰化陰影判定方法は、医用画像から微小石灰化陰影の候補点を検出する候補点検出ステップと、
前記検出された候補点が近傍領域内に連なって表れる候補点群を石灰化クラスタとして抽出する石灰化クラスタ抽出ステップと、
前記抽出された石灰化クラスタに含まれる候補点群の分布の形状に基づいて、該候補点群が線状石灰化陰影であるか否かを判定する判定ステップとを備えたことを特徴とするものである。
【００１８】
また、本発明の石灰化陰影判定装置は、医用画像から微小石灰化陰影の候補点を検出する候補点検出手段と、
前記検出された候補点が近傍領域内に連なって表れる候補点群を石灰化クラスタとして抽出する石灰化クラスタ抽出手段と、
前記抽出された石灰化クラスタに含まれる候補点群の分布の形状に基づいて、該候補点群が線状石灰化陰影であるか否かを判定する判定手段とを備えたものである。
【００１９】
また、本発明のプログラムは、コンピュータに、
医用画像から微小石灰化陰影の候補点を検出する候補点検出ステップと、
前記検出された候補点が近傍領域内に連なって表れる候補点群を石灰化クラスタとして抽出する石灰化クラスタ抽出ステップと、
前記抽出された石灰化クラスタに含まれる候補点群の分布の形状に基づいて、該候補点群が線状石灰化陰影であるか否かを判定する判定ステップとを実行させるためのものである。
【００２０】
「微小石灰化陰影」は、乳房の癌等に現れる異常陰影であり、「微小石灰化陰影の候補点」とは、微小石灰化陰影であるか否かが明確でなく最終的には読影者による判断が必要な微小石灰化陰影に類似した偽微小石灰化陰影を含むものである。また、「候補点」とは、画像データ上の微小な領域を意味するものであり、１画素のみならず数画素からなるものも含むものである。
【００２１】
「候補点群の分布の形状」とは、石灰化クラスタに含まれる複数の候補点が画像上でどのように分布するかを表すものであり、例えば、候補点が所定の軸に沿って拡がって分布していたり、左右で歪んで分布していたりする程度を表すものである。
【００２２】
「線状石灰化陰影」とは、所定の線に沿うように現れる石灰化陰影を意味し、血管等の線状構造物に沿って現れる場合が多く、偽微小石灰化陰影である可能性が高いものである。
【００２３】
また、前記判定ステップは、前記抽出された石灰化クラスタに含まれる候補点群の座標値に基づいて主成分分析を行う主成分分析ステップと、
該主成分分析により得られた主軸の分散λ１と副軸の分散λ２との分散比（λ１/λ２またはλ２/λ１）を求める分散比算出ステップとからなり、
前記分散比λ１/λ２が所定の値以上または前記分散比λ２/λ１が所定の値以下の場合には、前記候補点群が線状石灰化陰影であると判定するものが望ましい。
【００２４】
「主成分分析により得られた主軸」は、候補点群の分散が尤も大きくなる方向を持つ軸であり、候補点群が所定の直線に沿って現れるような場合には、直線と主軸とは略一致する。また、「副軸」は主軸に直行し、候補点群が所定の直線に沿って現れるような場合には、副軸の分散λ２は主軸の分散λ１よりかなり小さい値となる。
【００２５】
また、前記判定ステップは、前記抽出された石灰化クラスタに含まれる候補点群の座標値に基づいて主成分分析を行う主成分分析ステップと、
該主成分分析により得られた主軸の分散λ１と副軸の分散λ２との分散比（λ１/λ２またはλ２/λ１）を求める分散比算出ステップとからなり、
前記分散比λ１/λ２が所定の値以上または前記分散比λ２/λ１が所定の値以下であって、前記石灰化クラスタに含まれる候補点群の個数が所定の値以上のときに、該候補点群が線状石灰化陰影である判定するものであってもよい。
【００２６】
さらに、前記判定ステップは、前記判定の後に、線状石灰化陰影であると判定した候補点群を前記微小石灰化陰影の候補点から削除するようにしてもよい。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、微小石灰化陰影の候補点を検出し、検出された候補点が連なって現れる場合に、候補点が分布する形状から候補点が血管石灰化陰影のような線状石灰化陰影であるか否かを判定することにより、余分なＦＰを削除してＴＰの検出率を上げることが可能になる。
【００２８】
また、検出された候補点の座標値に基づいて主成分分析を行い、主成分分析により得られた主軸の分散と副軸の分散との分散比に基づいて、判定するようにすれば、候補点の分散の形状が線状に表れているか否かを正確に判定することが可能になる。
【００２９】
また、検出された候補点が連なって表れる候補点の数が少ない場合には、線状石灰化陰影から除くようにすれば、たまたま直線状に並んだ候補点を線状石灰化陰影として誤って判定することがない。
【００３０】
さらに、線状石灰化陰影であると判定した候補点群を削除するようにすれば、余分なＦＰを検出結果として出力しないため、読影者の負担を軽減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
以下、図面を参照して本発明の石灰化陰影判定方法を実施する石灰化陰影判定装置の実施の形態について説明する。
【００３２】
図１に示すように、石灰化陰影判定装置１は、乳房画像が撮影された医用画像の原画像１００から微小石灰化陰影の候補点を検出する候補点検出手段１０と、検出された候補点が近傍領域内に連なって表れる候補点群を石灰化クラスタとして抽出する石灰化クラスタ抽出手段２０と、抽出された石灰化クラスタに含まれる候補点群の分布の形状に基づいて、候補点群が線状石灰化陰影であるか否かを判定する判定手段３０とを備える。
【００３３】
判定手段３０は、抽出された石灰化クラスタに含まれる候補点群の座標値に基づいて主成分分析を行う主成分分析手段３１と、主成分分析により得られた主軸の分散と副軸の分散との分散比を求める分散比算出手段３２とを備え、分散比に基づいて候補点群が線状石灰化陰影であるか否かを判定する。
【００３４】
候補点検出手段１０は、モフォロジー演算処理を用いて原画像１００から微小石灰化陰影の候補点１２０を検出する。まず、原画像１００に微小石灰化陰影よりも大きいサイズの構造要素を用いてモフォロジー演算処理を施し、図２（Ａ）に示すように、画素値曲線ｇ（ｘ）を滑らかにして空間的に狭い範囲で変動する凸状の画素値変動部分を取り除いた曲線Ｇ（ｘ）を求めて平滑化画像１１０を作成する。平滑化画像１１０は原画像１００の背景画像に相当し、原画像１００から平滑化画像１１０を引き去ることにより、図２（Ｂ）に示すように、原画像１００中の高輝度な点（画素値が高い点）が残り、この点を微小石灰化陰影の候補点１２０として検出する。検出された候補点１２０は、図３（Ｂ）に示すように、モフォロジー演算で用いた構造要素より少ない画素数を持つ微小な領域（黒い点）として検出される。
【００３５】
乳房画像には、異常陰影として検出されるべき石灰化陰影（ＴＰ）のみならず、血管に沿って現れる血管沈着石灰化等の特定の構造物上に現れる石灰化陰影（ＦＰ）がある。候補点検出手段１０では、このような構造物上に現れるＦＰも候補点１２０として検出する。
【００３６】
しかし、血管沈着石灰化に起因する候補点１２０は血管の走行に沿って現れるため、略直線状に多数の候補点（候補点群）が近接して連なって現れるという特徴が認められる。そこで、この特徴に基づいて、血管沈着石灰化等の線状石灰化陰影による陰影であるか否かを判定する。
【００３７】
まず、血管沈着石灰化は近接して連なって現れるという特徴に基づいて、石灰化クラスタ抽出手段２０で、近接して現れる候補点群１２１を一纏りの石灰化クラスタとして抽出する。具体的に、図３に示す典型的な血管沈着石灰化の画像に基づいて、石灰化クラスタを抽出する方法について説明する。
【００３８】
まず、原画像１００（図３（Ａ）参照）から検出された候補点（図３（Ｂ）参照）を中心として、図３（Ｃ）に示すように所定の半径の円（白い円）を設定する。同様に検出された全ての候補点に対して円を設定し、定義した各々の円が重なり合う複数の候補点（図３（Ｃ）の雲状に円が重なっている部分）が一纏りの石灰化クラスタを形成するものとして抽出する。血管沈着石灰化の陰影は血管に沿って、約０．５ｍｍ〜５．０ｍｍ位の間隔で現れる場合が多い。そこで、例えば１０画素/ｍｍで記録された画像では、抽出された候補点を中心として半径５７画素の円を定義し、この円が重なり合う一連の候補点（候補点群１２１）を一纏りの石灰化クラスタとして抽出する。
【００３９】
また、血管沈着石灰化のような陰影は略直線状に現れることから、石灰化クラスタに含まれる候補点群１２１が、所定の軸を中心としてその周囲に現れる場合には、血管沈着石灰化のような線状構造物に沿って現れるＦＰである可能性が高い。そこで、主成分分析手段３１では、石灰化クラスタに含まれる候補点群１２１のＸ座標とＹ座標の座標値に基づいて主成分分析を行うことにより、候補点群１２１が所定の軸に沿って表れるＦＰか否かの判定を行う。
【００４０】
主成分分析の結果得られる主軸は、候補点の座標値の分散が最も大きくなる方向となり、候補点が直線状に現れる場合には、その直線に主軸は略一致する。主成分分析の主軸の方向と副軸の方向は、具体的には、候補点群のＸ座標とＹ座標を変数とする分散共分散行列の固有ベクトルとして求められる。
【００４１】
分散共分散行列は
【数４】
2005177037.tif 000006
となり、ｖｘｘ、ｖｙｙ、ｖｘｙは、それぞれ石灰化候補点群のＸ座標の分散、Ｙ座標の分散、Ｘ座標Ｙ座標の共分散の値である（下記式参照）。
【数５】
2005177037.tif 000007
【００４２】
分散共分散行列の固有値が大きい方の固有ベクトルｔ１が主軸の方向となり、固有値が小さい方の固有ベクトルｔ２が副軸の方向となる。また、固有値は各軸方向の分散と一致し、固有値が大きい方の値が主軸方向の分散λ１、分散が小さい方の値が副軸方向の分散λ２を表し、下記式で表される。
【数６】
2005177037.tif 000008
【００４３】
図４に示すように、主軸は、石灰化クラスタに含まれる候補点群の平均座標の点Ｐを通り固有ベクトルｔ１の方向を持つ直線として定義され、副軸は、候補点群の平均座標の点Ｐを通り固有ベクトルｔ２の方向を持つ直線として定義される。
【００４４】
血管上に現れる血管沈着石灰化陰影に起因して現れた候補点群１２１は、血管と主軸が略一致し、この主軸を中心としてその周辺に候補点群１２１が現れる。このことから、血管沈着石灰化陰影に起因して現れる候補点群１２１では、主軸方向の分散λ１に比べると副軸方向の分散λ２はかなり小さくなる。そこで、主軸の分散λ１と副軸の分散λ２との分散比に基づいて、候補点が血管沈着石灰化陰影であるか否かを判定する。
【００４５】
そこで、分散比算出手段３２で、分散比（副軸分散/主軸分散＝λ２/λ１）を求め、分散比（λ２/λ１）が所定の値以下であれば、候補点群１２１は血管沈着石灰化陰影であると判定する。
【００４６】
しかし、石灰化クラスタに含まれる候補点１２０の数が少ない場合には、石灰化クラスタとして抽出された候補点１２０が、たまたま直線に沿うように出現する場合もある。そこで、石灰化クラスタに含まれる候補点１２０が所定の数以上の場合のみを血管沈着石灰化陰影であると判定する。このようにし、血管沈着石灰化陰影と判定された候補点群１２０を、候補点から削除することによってＴＰの検出率を上げることができる。
【００４７】
図５に、実際に石灰化クラスタ内に含まれる候補点１２０の数と分散比を分析した結果得られた図である。●はＴＰ、□は血管沈着石灰化陰影、△は血管沈着石灰化陰影以外のＦＰである。この図からもわかるように、血管沈着石灰化陰影の場合には、石灰化クラスタに含まれる候補点の数が多く分散比が小さい。また、ＴＰの場合には、石灰化クラスタに含まれる候補点の数が６０を超えるものはほとんどない。
【００４８】
そこで、図５に示す結果に基づいて、分散比が０．０３以下の値をとり、かつ石灰化クラスタ内にある候補点の個数が２０個以上の石灰化クラスタは、血管沈着石灰化によるＦＰとして判定する。あるいは、分散比０．３以下の値をとり、かつ石灰化クラスタ内にある候補点の個数が６０個以上の範囲にある場合も、血管沈着石灰化によるものが多く現れるためＦＰとして判定するようにしてもよい。
【００４９】
上述では、分散比を副軸分散/主軸分散（λ２/λ１）として求める場合について具体的に説明したが、分散比を主軸分散/副軸分散（λ１/λ２）として求めてもよい。この場合、分散比が所定の閾値以上の場合に血管沈着石灰化である可能性が高いと判定するようにすればよい。
【００５０】
以上、線状石灰化陰影が血管沈着石灰陰影である場合について説明したが、乳腺等の線状構造物上に現れるＦＰも同様に判定することができる。
【００５１】
上述では、主成分分析により候補点の分布の形状を判定しているが、重回帰分析等の他の手法を用いて中心となる軸を求めて、分布の形状を判定するようにしてもよい。
【００５２】
以上、詳細に説明したように、微小石灰化陰影の候補点の分布の形状をから、血管沈着石灰化のような線上構造物上に存在するか候補点か否かを判定することによって、候補点がＴＰであるか、ＦＰであるかを判定することにより、微小石灰化陰影の検出性能を向上させることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】本発明の石灰化陰影判定装置の概略構成を示す図
【図２】原画像にモフォロジー演算処理を施して候補点を検出する方法を説明するための図
【図３】石灰化クラスタの抽出を説明するための図
【図４】主成分分析の結果得られた主軸と副軸を表す図
【図５】石灰化クラスタ内の候補点と分散の関係を示す図
【図６】モフォロジー演算を説明するため図
【符号の説明】
【００５４】
１      石灰化陰影判定装置
１０    候補点検出手段
２０    石灰化クラスタ抽出手段
３０    判定手段
３１    主成分分析手段
３２    分散比算出手段
１００  原画像
１１０  滑化画像
１２０  候補点
１２１  候補点群
【図１】
2005177037.tif 000009
【図２】
2005177037.tif 000010
【図５】
2005177037.tif 000011
【図６】
2005177037.tif 000012
【図３】
2005177037.tif 000013
【図４】
2005177037.tif 000014